Java学习指南
  • Java 编程的逻辑
  • Java进阶
  • Java FrameWorks
  • 了解 USB Type-A,B,C 三大标准接口
  • 深入浅出DDD
  • 重构:改善既有代码的设计
  • 面试大纲
  • 云原生
    • 什么是无服务器(what is serverless)?
  • 博客
    • 深入分析Log4j 漏洞
  • 博客
    • Serverless之快速搭建Spring Boot应用
  • 博客
    • 使用 Prometheus + Grafana + Spring Boot Actuator 监控应用
  • 博客
    • 使用 Prometheus + Grafana 监控 MySQL
  • 博客
    • 使用Github Actions + Docker 部署Spring Boot应用
  • 博客
    • Redis分布式锁之Redisson的原理和实践
  • 博客
    • 数据库中的树结构应该怎样去设计
  • 学习&成长
    • 如何成为技术大牛
  • 开发工具
    • Git Commit Message Guidelines
  • 开发工具
    • git命名大全
  • 开发工具
    • Gradle vs Maven Comparison
  • 开发工具
    • Swagger2常用注解及其说明
  • 开发工具
    • 简明 VIM 练级攻略
  • 微服务
    • 十大微服务设计模式和原则
  • 微服务
    • 微服务下的身份认证和令牌管理
  • 微服务
    • 微服务坏味道之循环依赖
  • 设计模式
    • 设计模式 - JDK中的设计模式
  • 设计模式
    • 设计模式 - Java三种代理模式
  • 设计模式
    • 设计模式 - 六大设计原则
  • 设计模式
    • 设计模式 - 单例模式
  • 设计模式
    • 设计模式 - 命名模式
  • 设计模式
    • 设计模式 - 备忘录模式
  • 设计模式
    • 设计模式 - 概览
  • 设计模式
    • 设计模式 - 没用的设计模式
  • 质量&效率
    • Homebrew 替换国内镜像源
  • 质量&效率
    • 工作中如何做好技术积累
  • Java FrameWorks
    • Logback
      • 自定义 logback 日志过滤器
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • MyBatis(十三) - 整合Spring
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • MyBatis(十二) - 一些API
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(一) - 概述
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(七) - 结果集的封装与映射
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(三) - mapper.xml及其加载机制
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(九) - 事务
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(二) - 全局配置文件及其加载机制
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(五) - SqlSession执行流程
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(八) - 缓存
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(六) - 动态SQL的参数绑定与执行
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(十) - 插件
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(十一) - 日志
  • Java FrameWorks
    • Mybatis
      • Mybatis(四) - Mapper接口解析
  • Java FrameWorks
    • Netty
      • Netty 可靠性分析
  • Java FrameWorks
    • Netty
      • Netty - Netty 线程模型
  • Java FrameWorks
    • Netty
      • Netty堆外内存泄露排查盛宴
  • Java FrameWorks
    • Netty
      • Netty高级 - 高性能之道
  • Java FrameWorks
    • Shiro
      • Shiro + JWT + Spring Boot Restful 简易教程
  • Java FrameWorks
    • Shiro
      • 非常详尽的 Shiro 架构解析!
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP 使用介绍,从前世到今生
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP 源码解析
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Event 实现原理
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Events
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC容器源码分析
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Integration简介
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring MVC 框架中拦截器 Interceptor 的使用方法
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring bean 解析、注册、实例化流程源码剖析
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring validation中@NotNull、@NotEmpty、@NotBlank的区别
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring 如何解决循环依赖?
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring 异步实现原理与实战分享
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring中的“for update”问题
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring中的设计模式
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring事务失效的 8 大原因
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring事务管理详解
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring计时器StopWatch使用
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • 详述 Spring MVC 框架中拦截器 Interceptor 的使用方法
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • 透彻的掌握 Spring 中@transactional 的使用
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java IO - BIO 详解
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java NIO - IO多路复用详解
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java N(A)IO - Netty
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java IO - Unix IO模型
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java IO - 分类
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java NIO - 基础详解
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java IO - 常见类使用
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java AIO - 异步IO详解
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java IO概述
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java IO - 设计模式
  • Java
    • Java IO&NIO&AIO
      • Java NIO - 零拷贝实现
  • Java
    • Java JVM
      • JVM 优化经验总结
  • Java
    • Java JVM
      • JVM 内存结构
  • Java
    • Java JVM
      • JVM参数设置
  • Java
    • Java JVM
      • Java 内存模型
  • Java
    • Java JVM
      • 从实际案例聊聊Java应用的GC优化
  • Java
    • Java JVM
      • Java 垃圾回收器G1详解
  • Java
    • Java JVM
      • 垃圾回收器Shenandoah GC详解
  • Java
    • Java JVM
      • 垃圾回收器ZGC详解
  • Java
    • Java JVM
      • 垃圾回收基础
  • Java
    • Java JVM
      • 如何优化Java GC
  • Java
    • Java JVM
      • 类加载机制
  • Java
    • Java JVM
      • 类字节码详解
  • Java
    • Java 基础
      • Java hashCode() 和 equals()
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - Java native方法以及JNI实践
  • Java
    • Java 基础
      • Java serialVersionUID 有什么作用?
  • Java
    • Java 基础
      • Java 泛型的类型擦除
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - Unsafe类解析
  • Java
    • Java 基础
      • Difference Between Statement and PreparedStatement
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - SPI机制详解
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - final
  • Java
    • Java 基础
      • Java中static关键字详解
  • Java
    • Java 基础
      • 为什么说Java中只有值传递?
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - 即时编译器原理解析及实践
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - 反射
  • Java
    • Java 基础
      • Java多态的面试题
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - 异常机制详解
  • Java
    • Java 基础
      • 为什么要有抽象类?
  • Java
    • Java 基础
      • 接口的本质
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - 枚举
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - 泛型机制详解
  • Java
    • Java 基础
      • Java 基础 - 注解机制详解
  • Java
    • Java 基础
      • 为什么 String hashCode 方法选择数字31作为乘子
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 14个Java并发容器
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - AQS
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - BlockingQueue
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - CAS
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Condition接口
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - CopyOnWriteArrayList
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - CountDownLatch、CyclicBarrier和Phaser对比
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Fork&Join框架
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Java CompletableFuture 详解
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Java 线程池
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Lock接口
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - ReentrantLock
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - ReentrantReadWriteLock
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Synchronized
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - ThreadLocal 内存泄漏问题
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - ThreadLocal
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - Volatile
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 从ReentrantLock的实现看AQS的原理及应用
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 公平锁和非公平锁
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 内存模型
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 原子类
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 如何确保三个线程顺序执行?
  • Java
    • Java 并发
      • Java 并发 - 锁
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 10 新特性概述
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 11 新特性概述
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 12 新特性概述
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 13 新特性概述
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 14 新特性概述
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 15 新特性概述
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 8的新特性
  • Java
    • Java 的新特性
      • Java 9 新特性概述
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - Java Debug Interface(JDI)详解
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - CPU 100% 排查优化实践
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - Java Heap Dump分析
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - Java Thread Dump分析
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - Java动态调试技术原理
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - Java应用在线调试Arthas
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - Java问题排查:工具单
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - 内存溢出与内存泄漏
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - 在线分析GC日志的网站GCeasy
  • Java
    • Java 调试排错
      • 调试排错 - 常见的GC问题分析与解决
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - ArrayList
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - HashMap 和 ConcurrentHashMap
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - HashMap的死循环问题
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - LinkedHashSet&Map
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - LinkedList
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - PriorityQueue
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - Stack & Queue
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - TreeSet & TreeMap
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - WeakHashMap
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - 为什么HashMap的容量是2的幂次方
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - 概览
  • Java
    • Java 集合
      • Java 集合 - 高性能队列Disruptor详解
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - Dubbo&hsf&Spring cloud的区别
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - Dubbo的架构原理
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - HSF的原理分析
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - 你应该知道的RPC原理
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - 动态代理
  • 分布式
    • RPC
      • 深入理解 RPC 之协议篇
  • 分布式
    • RPC
      • RPC - 序列化和反序列化
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - 服务注册与发现
  • 分布式
    • RPC
      • RPC - 核心原理
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - 框架对比
  • 分布式
    • RPC
      • ⭐️RPC - 网络通信
  • 分布式
    • 分布式事务
      • 分布式事务 Seata TCC 模式深度解析
  • 分布式
    • 分布式事务
      • 分布式事务的实现原理
  • 分布式
    • 分布式事务
      • 常用的分布式事务解决方案
  • 分布式
    • 分布式事务
      • 手写实现基于消息队列的分布式事务框架
  • 分布式
    • 分布式算法
      • CAP 定理的含义
  • 分布式
    • 分布式算法
      • Paxos和Raft比较
  • 分布式
    • 分布式算法
      • 分布式一致性与共识算法
  • 分布式
    • 分布式锁
      • ⭐️分布式锁的原理及实现方式
  • 分布式
    • 搜索引擎
      • ElasticSearch与SpringBoot的集成与JPA方法的使用
  • 分布式
    • 搜索引擎
      • 全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程
  • 分布式
    • 搜索引擎
      • 十分钟学会使用 Elasticsearch 优雅搭建自己的搜索系统
  • 分布式
    • 搜索引擎
      • 腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密
  • 分布式
    • 日志系统
      • Grafana Loki 简明教程
  • 分布式
    • 日志系统
      • 分布式系统中如何优雅地追踪日志
  • 分布式
    • 日志系统
      • 如何优雅地记录操作日志?
  • 分布式
    • 日志系统
      • 日志收集组件—Flume、Logstash、Filebeat对比
  • 分布式
    • 日志系统
      • 集中式日志系统 ELK 协议栈详解
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - Kafka
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等消息中间件的对比
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列之 RabbitMQ
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - 使用docker-compose构建kafka集群
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - 分布式系统与消息的投递
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - 如何保证消息的可靠性传输
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - 如何保证消息的顺序性
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - 如何保证消息队列的高可用
  • 分布式
    • 消息队列
      • 消息队列 - 消息队列设计精要
  • 分布式
    • 监控系统
      • 深度剖析开源分布式监控CAT
  • 大数据
    • Flink
      • Flink架构与核心组件
  • 微服务
    • Dubbo
      • 基于dubbo的分布式应用中的统一异常处理
  • 微服务
    • Dubbo
      • Vim快捷键
  • 微服务
    • Service Mesh
      • Istio 是什么?
  • 微服务
    • Service Mesh
      • OCTO 2.0:美团基于Service Mesh的服务治理系统详解
  • 微服务
    • Service Mesh
      • Service Mesh是什么?
  • 微服务
    • Service Mesh
      • Spring Cloud向Service Mesh迁移
  • 微服务
    • Service Mesh
      • 数据挖掘算法
  • 微服务
    • Service Mesh
      • Seata Saga 模式
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Seata TCC 模式
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Config
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Seata AT 模式
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Gateway
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud OpenFeign 的核心原理
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Seata XA 模式
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Liquibase vs. Flyway
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Six reasons to version control your database
  • 数据库
    • MySQL
      • How Sharding Works
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL InnoDB中各种SQL语句加锁分析
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL 事务隔离级别和锁
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL 索引性能分析概要
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL 索引设计概要
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL出现Waiting for table metadata lock的原因以及解决方法
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL的Limit性能问题
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL索引优化explain
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL索引背后的数据结构及算法原理
  • 数据库
    • MySQL
      • MySQL行转列、列转行问题
  • 数据库
    • MySQL
      • 一条SQL更新语句是如何执行的?
  • 数据库
    • MySQL
      • 一条SQL查询语句是如何执行的?
  • 数据库
    • MySQL
      • 为什么 MySQL 使用 B+ 树
  • 数据库
    • MySQL
      • 为什么 MySQL 的自增主键不单调也不连续
  • 数据库
    • MySQL
      • 为什么我的MySQL会“抖”一下?
  • 数据库
    • MySQL
      • 为什么数据库不应该使用外键
  • 数据库
    • MySQL
      • 为什么数据库会丢失数据
  • 数据库
    • MySQL
      • 事务的可重复读的能力是怎么实现的?
  • 数据库
    • MySQL
      • 大众点评订单系统分库分表实践
  • 数据库
    • MySQL
      • 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?
  • 数据库
    • MySQL
      • 浅谈数据库并发控制 - 锁和 MVCC
  • 数据库
    • MySQL
      • 深入浅出MySQL 中事务的实现
  • 数据库
    • MySQL
      • 浅入浅出MySQL 和 InnoDB
  • 数据库
    • PostgreSQL
      • PostgreSQL upsert功能(insert on conflict do)的用法
  • 数据库
    • Redis
      • Redis GEO & 实现原理深度分析
  • 数据库
    • Redis
      • Redis 和 I/O 多路复用
  • 数据库
    • Redis
      • Redis分布式锁
  • 数据库
    • Redis
      • Redis实现分布式锁中的“坑”
  • 数据库
    • Redis
      • Redis总结
  • 数据库
    • Redis
      • 史上最全Redis高可用技术解决方案大全
  • 数据库
    • Redis
      • Redlock:Redis分布式锁最牛逼的实现
  • 数据库
    • Redis
      • 为什么 Redis 选择单线程模型
  • 数据库
    • TiDB
      • 新一代数据库TiDB在美团的实践
  • 数据库
    • 数据仓库
      • 实时数仓在有赞的实践
  • 数据库
    • 数据库原理
      • OLTP与OLAP的关系是什么?
  • 数据库
    • 数据库原理
      • 为什么 OLAP 需要列式存储
  • 系统设计
    • DDD
      • Domain Primitive
  • 系统设计
    • DDD
      • Repository模式
  • 系统设计
    • DDD
      • 应用架构
  • 系统设计
    • DDD
      • 聊聊如何避免写流水账代码
  • 系统设计
    • DDD
      • 领域层设计规范
  • 系统设计
    • DDD
      • 从三明治到六边形
  • 系统设计
    • DDD
      • 阿里盒马领域驱动设计实践
  • 系统设计
    • DDD
      • 领域驱动设计(DDD)编码实践
  • 系统设计
    • DDD
      • 领域驱动设计在互联网业务开发中的实践
  • 系统设计
    • 基础架构
      • 容错,高可用和灾备
  • 系统设计
    • 数据聚合
      • GraphQL及元数据驱动架构在后端BFF中的实践
  • 系统设计
    • 数据聚合
      • 高效研发-闲鱼在数据聚合上的探索与实践
  • 系统设计
    • 服务安全
      • JSON Web Token 入门教程
  • 系统设计
    • 服务安全
      • 你还在用JWT做身份认证嘛?
  • 系统设计
    • 服务安全
      • 凭证(Credentials)
  • 系统设计
    • 服务安全
      • 授权(Authorization)
  • 系统设计
    • 服务安全
      • 理解OAuth2.0
  • 系统设计
    • 服务安全
      • 认证(Authentication)
  • 系统设计
    • 架构案例
      • 微信 Android 客户端架构演进之路
  • 系统设计
    • 高可用架构
      • 业务高可用的保障:异地多活架构
  • 计算机基础
    • 字符编码
      • Base64原理解析
  • 计算机基础
    • 字符编码
      • 字符编码笔记:ASCII,Unicode 和 UTF-8
  • 计算机基础
    • 操作系统
      • 为什么 CPU 访问硬盘很慢
  • 计算机基础
    • 操作系统
      • 为什么 HTTPS 需要 7 次握手以及 9 倍时延
  • 计算机基础
    • 操作系统
      • 为什么 Linux 默认页大小是 4KB
  • 计算机基础
    • 操作系统
      • 磁盘IO那些事
  • 计算机基础
    • 操作系统
      • 虚拟机的3种网络模式
  • 计算机基础
    • 服务器
      • mac终端bash、zsh、oh-my-zsh最实用教程
  • 计算机基础
    • 服务器
      • Nginx强制跳转Https
  • 计算机基础
    • 服务器
      • curl 的用法指南
  • 计算机基础
    • 网络安全
      • 如何设计一个安全的对外接口?
  • 计算机基础
    • 网络安全
      • 浅谈常见的七种加密算法及实现
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • MQTT - The Standard for IoT Messaging
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 两万字长文 50+ 张趣图带你领悟网络编程的内功心法
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 为什么 TCP 协议有 TIME_WAIT 状态
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 为什么 TCP 协议有性能问题
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 为什么 TCP 协议有粘包问题
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 为什么 TCP 建立连接需要三次握手
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 为什么 TCP/IP 协议会拆分数据
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 使用 OAuth 2 和 JWT 为微服务提供安全保障
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 四种常见的 POST 提交数据方式
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 有赞TCP网络编程最佳实践
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
  • 计算机基础
    • 网络编程
      • 详细解析 HTTP 与 HTTPS 的区别
  • 质量&效率
    • 快捷键
      • Idea快捷键(Mac版)
  • 质量&效率
    • 快捷键
      • Shell快捷键
  • 质量&效率
    • 快捷键
      • conduit
  • 质量&效率
    • 敏捷开发
      • Scrum的3种角色
  • 质量&效率
    • 敏捷开发
      • Scrum的4种会议
  • 质量&效率
    • 敏捷开发
      • ThoughtWorks的敏捷开发
  • 质量&效率
    • 敏捷开发
      • 敏捷开发入门教程
  • 运维&测试
    • Docker
      • Docker (容器) 的原理
  • 运维&测试
    • Docker
      • Docker Compose:链接外部容器的几种方式
  • 运维&测试
    • Docker
      • Docker 入门教程
  • 运维&测试
    • Docker
      • Docker 核心技术与实现原理
  • 运维&测试
    • Docker
      • Dockerfile 最佳实践
  • 运维&测试
    • Docker
      • Docker开启Remote API 访问 2375端口
  • 运维&测试
    • Docker
      • Watchtower - 自动更新 Docker 镜像与容器
  • 运维&测试
    • Kubernetes
      • Kubernetes 介绍
  • 运维&测试
    • Kubernetes
      • Kubernetes 在有赞的实践
  • 运维&测试
    • Kubernetes
      • Kubernetes 学习路径
  • 运维&测试
    • Kubernetes
      • Kubernetes如何改变美团的云基础设施?
  • 运维&测试
    • Kubernetes
      • Kubernetes的三种外部访问方式:NodePort、LoadBalancer 和 Ingress
  • 运维&测试
    • Kubernetes
      • 谈 Kubernetes 的架构设计与实现原理
  • 运维&测试
    • 压测
      • 全链路压测平台(Quake)在美团中的实践
  • 运维&测试
    • 测试
      • Cpress - JavaScript End to End Testing Framework
  • 运维&测试
    • 测试
      • 代码覆盖率-JaCoCo
  • 运维&测试
    • 测试
      • 浅谈代码覆盖率
  • 运维&测试
    • 测试
      • 测试中 Fakes、Mocks 以及 Stubs 概念明晰
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP中的Bean是如何被AOP代理的
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP原生动态代理和Cglib动态代理
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP实现方式(xml&注解)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP是如何收集切面类并封装的
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP概述
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP的底层核心后置处理器
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring AOP
        • Spring AOP的延伸知识
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot - IOC(一)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot - IOC(三)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot - IOC(二)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot - IOC(五)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot - IOC(四) - 循环依赖与解决方案
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot - 启动引导
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot JarLauncher
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot Web Mvc 自动装配
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot 使用ApplicationListener监听器
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot 声明式事务
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot 嵌入式容器
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot的启动流程
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • Spring Boot自动化配置源码分析
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Boot
        • 如何自定义Spring Boot Starter?
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • IOC - 模块装配和条件装配
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • IOC - 配置源(xml,注解)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Environment
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring ApplicationContext
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring BeanDefinition
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring BeanFactory
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring BeanFactoryPostProcessor
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring BeanPostProcessor
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Bean的生命周期(一) - 概述
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Bean的生命周期(三) - 实例化阶段
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Bean的生命周期(二) - BeanDefinition
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Bean的生命周期(五) - 销毁阶段
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Bean的生命周期(四) - 初始化阶段
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring ComponentScan
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Events
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring IOC 基础篇
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring IOC 总结
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring IOC 进阶篇
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring IOC容器的生命周期
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring IOC
        • Spring Resource
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring MVC
        • DispatcherServlet的初始化原理
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring MVC
        • DispatcherServlet的核心工作原理
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring MVC
        • WebMvc的架构设计与组件功能解析
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Security
        • Spring Boot 2 + Spring Security 5 + JWT 的单页应用 Restful 解决方案
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Security
        • Spring Security Oauth
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring Security
        • Spring Security
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring WebFlux
        • DispatcherHandler的工作原理(传统方式)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring WebFlux
        • DispatcherHandler的工作原理(函数式端点)
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring WebFlux
        • WebFlux的自动装配
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring WebFlux
        • 快速了解响应式编程与Reactive
  • Java FrameWorks
    • Spring
      • Spring WebFlux
        • 快速使用WebFlux
  • 分布式
    • 协调服务
      • Zookeeper
        • Zookeeper - 客户端之 Curator
  • 分布式
    • 协调服务
      • Zookeeper
        • 详解分布式协调服务 ZooKeeper
  • 分布式
    • 协调服务
      • etcd
        • 高可用分布式存储 etcd 的实现原理
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Flyway
        • Database Migrations with Flyway
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Flyway
        • How Flyway works
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Flyway
        • Rolling Back Migrations with Flyway
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Flyway
        • The meaning of the concept of checksums
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Liquibase
        • Introduction to Liquibase Rollback
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Liquibase
        • LiquiBase中文学习指南
  • 数据库
    • Database Version Control
      • Liquibase
        • Use Liquibase to Safely Evolve Your Database Schema
  • 系统设计
    • 流量控制
      • RateLimiter
        • Guava Rate Limiter实现分析
  • 系统设计
    • 流量控制
      • Sentinel
        • Sentinel 与 Hystrix 的对比
  • 系统设计
    • 流量控制
      • Sentinel
        • Sentinel工作主流程
  • 系统设计
    • 流量控制
      • 算法
        • 分布式服务限流实战
  • 系统设计
    • 解决方案
      • 秒杀系统
        • 如何设计一个秒杀系统
  • 系统设计
    • 解决方案
      • 红包系统
        • 微信高并发资金交易系统设计方案--百亿红包背后的技术支撑
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • 什么是预排序遍历树算法(MPTT,Modified Preorder Tree Traversal)
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • 加密算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • 推荐系统算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • linkerd
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • 查找算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • 缓存淘汰算法中的LRU和LFU
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 其他相关
        • 负载均衡算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 分布式算法
        • 分布式算法 - Paxos算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 分布式算法
        • 分布式算法 - Raft算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 分布式算法
        • 分布式算法 - Snowflake算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 分布式算法
        • 分布式算法 - ZAB算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 分布式算法
        • 分布式算法 - 一致性Hash算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - Bitmap & Bloom Filter
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - Map & Reduce
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - Trie树/数据库/倒排索引
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - 分治/hash/排序
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - 双层桶划分
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - 外(磁盘文件)排序
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理 - 布隆过滤器
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 大数据处理
        • 大数据处理算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 字符串匹配算法
        • 字符串匹配 - 文本预处理:后缀树(Suffix Tree)
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 字符串匹配算法
        • 字符串匹配 - 模式预处理:BM 算法 (Boyer-Moore)
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 字符串匹配算法
        • 字符串匹配 - 模式预处理:KMP 算法(Knuth-Morris-Pratt)
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 字符串匹配算法
        • 字符串匹配 - 模式预处理:朴素算法(Naive)(暴力破解)
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 字符串匹配算法
        • 字符串匹配
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 常用算法
        • 分支限界算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 常用算法
        • 分治算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 常用算法
        • 动态规划算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 常用算法
        • 回溯算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 常用算法
        • 贪心算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 排序算法
        • 十大排序算法
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 排序算法
        • 图解排序算法(一)之3种简单排序(选择,冒泡,直接插入)
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 排序算法
        • 图解排序算法(三)之堆排序
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 排序算法
        • 图解排序算法(二)之希尔排序
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 排序算法
        • 图解排序算法(四)之归并排序
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 数据结构
        • 树的高度和深度
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 数据结构
        • 红黑树深入剖析及Java实现
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 数据结构
        • 线性结构 - Hash
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 数据结构
        • 线性结构 - 数组、链表、栈、队列
  • 计算机基础
    • 数据结构与算法
      • 数据结构
        • 逻辑结构 - 树
  • 运维&测试
    • 测试
      • Spock
        • Groovy 简明教程
  • 运维&测试
    • 测试
      • Spock
        • Spock 官方文档
  • 运维&测试
    • 测试
      • Spock
        • Spock单元测试框架介绍以及在美团优选的实践
  • 运维&测试
    • 测试
      • TDD
        • TDD 实践 - FizzFuzzWhizz(一)
  • 运维&测试
    • 测试
      • TDD
        • TDD 实践 - FizzFuzzWhizz(三)
  • 运维&测试
    • 测试
      • TDD
        • TDD 实践 - FizzFuzzWhizz(二)
  • 运维&测试
    • 测试
      • TDD
        • 测试驱动开发(TDD)- 原理篇
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Nacos
          • Nacos 服务注册的原理
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Nacos
          • Nacos 配置中心原理分析
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Seata
          • 服务调用过程
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Seata
          • Spring Cloud Bus
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Seata
          • Spring Cloud Consul
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Seata
          • Spring Cloud Stream
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Sentinel
          • Sentinel 与 Hystrix 的对比
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Alibaba
        • Sentinel
          • Sentinel
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Netflix
        • Hystrix
          • How Hystrix Works
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Netflix
        • Hystrix
          • Hystrix
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Netflix
        • Hystrix
          • Hystrix原理与实战
  • 微服务
    • Spring Cloud
      • Spring Cloud Netflix
        • Hystrix
          • Spring Cloud Hystrix基本原理
由 GitBook 提供支持
在本页
  • 1. 概述
  • 1. 设计
  • 1.1 读写性能
  • 1.2 数据加载
  • 2. 总结
  • 3. Reference

这有帮助吗?

  1. 数据库
  2. MySQL

为什么 MySQL 使用 B+ 树

上一页MySQL下一页数据库

最后更新于2年前

这有帮助吗?

转载:

为什么这么设计(Why’s THE Design)是一系列关于计算机领域中程序设计决策的文章,我们在这个系列的每一篇文章中都会提出一个具体的问题并从不同的角度讨论这种设计的优缺点、对具体实现造成的影响。如果你有想要了解的问题,可以在文章下面留言。

为什么 MySQL 使用 B+ 树是面试中经常会出现的问题,很多人对于这个问题可能都有一些自己的理解,但是多数的回答都不够完整和准确,大多数人都只会简单说一下 B+ 树和 B 树的区别,但是都没有真正回答 MySQL 为什么选择使用 B+ 树这个问题,我们在这篇文章中就会深入分析 MySQL 选择 B+ 树背后的一些原因。

1. 概述

首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。

2021-03-04-vDdKqL
CREATE TABLE t1 (
    a INT,
    b CHAR (20
), PRIMARY KEY (a)) ENGINE=InnoDB;

我们今天最终将要分析的问题其实还是,为什么 MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 会使用 B+ 树来存储数据,相信对 MySQL 稍微有些了解的人都知道,无论是表中的数据(主键索引)还是辅助索引最终都会使用 B+ 树来存储数据,其中前者在表中会以 <id, row> 的方式存储,而后者会以 <index, id> 的方式进行存储,这其实也比较好理解:

  • 在主键索引中,id 是主键,我们能够通过 id 找到该行的全部列;

  • 在辅助索引中,索引中的几个列构成了键,我们能够通过索引中的列找到 id,如果有需要的话,可以再通过 id 找到当前数据行的全部内容;

对于 InnoDB 来说,所有的数据都是以键值对的方式存储的,主键索引和辅助索引在存储数据时会将 id 和 index 作为键,将所有列和 id 作为键对应的值。

在具体分析 InnoDB 使用 B+ 树背后的原因之前,我们需要为 B+ 树找几个『假想敌』,因为如果我们只有一个选择,那么选择 B+ 树也并不值得讨论,找到的两个假想敌就是 B 树和哈希,相信这也是很多人会在面试中真实遇到的问题,我们就以这两种数据结构为例,分析比较 B+ 树的优点。

1. 设计

到了这里我们已经明确了今天待讨论的问题,也就是为什么 MySQL 的 InnoDB 存储引擎会选择 B+ 树作为底层的数据结构,而不选择 B 树或者哈希?在这一节中,我们将通过以下的两个方面介绍 InnoDB 这样选择的原因。

  • InnoDB 需要支持的场景和功能需要在特定查询上拥有较强的性能;

  • CPU 将磁盘上的数据加载到内存中需要花费大量的时间,这使得 B+ 树成为了非常好的选择;

数据的持久化以及持久化数据的查询其实是一个常见的需求,而数据的持久化就需要我们与磁盘、内存和 CPU 打交道;MySQL 作为 OLTP 的数据库不仅需要具备事务的处理能力,而且要保证数据的持久化并且能够有一定的实时数据查询能力,这些需求共同决定了 B+ 树的选择,接下来我们会详细分析上述两个原因背后的逻辑。

1.1 读写性能

很多人对 OLTP 这个词可能不是特别了解,我们帮助各位读者快速理解一下,与 OLTP 相比的还有 OLAP,它们分别是 Online Transaction Processing 和 Online Analytical Processing,从这两个名字中我们就可以看出,前者指的就是传统的关系型数据库,主要用于处理基本的、日常的事务处理,而后者主要在数据仓库中使用,用于支持一些复杂的分析和决策。

作为支撑 OLTP 数据库的存储引擎,我们经常会使用 InnoDB 完成以下的一些工作:

  • 通过 INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句对表中的数据进行增加、修改和删除;

  • 通过 UPDATE 和 DELETE 语句对符合条件的数据进行批量的删除;

  • 通过 SELECT 语句和主键查询某条记录的全部列;

  • 通过 SELECT 语句在表中查询符合某些条件的记录并根据某些字段排序;

  • 通过 SELECT 语句查询表中数据的行数;

  • 通过唯一索引保证表中某个字段或者某几个字段的唯一性;

如果我们使用 B+ 树作为底层的数据结构,那么所有只会访问或者修改一条数据的 SQL 的时间复杂度都是 O(log n),也就是树的高度,但是使用哈希却有可能达到 O(1) 的时间复杂度,看起来是不是特别的美好。但是当我们使用如下所示的 SQL 时,哈希的表现就不会这么好了:

SELECT * FROM posts WHERE author = 'draven' ORDER BY created_at DESC
SELECT * FROM posts WHERE comments_count > 10
UPDATE posts SET github = 'github.com/draveness' WHERE author = 'draven'
DELETE FROM posts WHERE author = 'draven'

如果我们使用哈希作为底层的数据结构,遇到上述的场景时,使用哈希构成的主键索引或者辅助索引可能就没有办法快速处理了,它对于处理范围查询或者排序性能会非常差,只能进行全表扫描并依次判断是否满足条件。全表扫描对于数据库来说是一个非常糟糕的结果,这其实也就意味着我们使用的数据结构对于这些查询没有其他任何效果,最终的性能可能都不如从日志中顺序进行匹配。

使用 B+ 树其实能够保证数据按照键的顺序进行存储,也就是相邻的所有数据其实都是按照自然顺序排列的,使用哈希却无法达到这样的效果,因为哈希函数的目的就是让数据尽可能被分散到不同的桶中进行存储,所以在遇到可能存在相同键 author = 'draven 或者排序以及范围查询 comments_count > 10 时,由哈希作为底层数据结构的表可能就会面对数据库查询的噩梦 —— 全表扫描。

B 树和 B+ 树在数据结构上其实有一些类似,它们都可以按照某些顺序对索引中的内容进行遍历,对于排序和范围查询等操作,B 树和 B+ 树相比于哈希会带来更好的性能,当然如果索引建立不够好或者 SQL 查询非常复杂,依然会导致全表扫描。

与 B 树和 B+ 树相比,哈希作为底层的数据结构的表能够以 O(1) 的速度处理单个数据行的增删改查,但是面对范围查询或者排序时就会导致全表扫描的结果,而 B 树和 B+ 树虽然在单数据行的增删查改上需要 O(log n) 的时间,但是它会将索引列相近的数据按顺序存储,所以能够避免全表扫描。

1.2 数据加载

既然使用哈希无法应对我们常见的 SQL 中排序和范围查询等操作,而 B 树和 B 树和 B+ 树都可以相对高效地执行这些查询,那么为什么我们不选择 B 树呢?这个原因其实非常简单 —— 计算机在读写文件时会以页为单位将数据加载到内存中。页的大小可能会根据操作系统的不同而发生变化,不过在大多数的操作系统中,页的大小都是 4KB,你可以通过如下的命令获取操作系统上的页大小:

$ getconf PAGE_SIZE
4096

作者使用 macOS 系统的页大小就是 4KB,当然在不同的计算机上得到不同的结果是完全有可能的。

当我们需要在数据库中查询数据时,CPU 会发现当前数据位于磁盘而不是内存中,这时就会触发 I/O 操作将数据加载到内存中进行访问,数据的加载都是以页的维度进行加载的,然而将数据从磁盘读取到内存中所需要的成本是非常大的,普通磁盘(非 SSD)加载数据需要经过队列、寻道、旋转以及传输的这些过程,大概要花费 10ms 左右的时间。

我们在估算 MySQL 的查询时就可以使用 10ms 这个数量级对随机 I/O 占用的时间进行估算,这里想要说的是随机 I/O 对于 MySQL 的查询性能影响会非常大,而顺序读取磁盘中的数据时速度可以达到 40MB/s,这两者的性能差距有几个数量级,由此我们也应该尽量减少随机 I/O 的次数,这样才能提高性能。

B 树与 B+ 树的最大区别就是,B 树可以在非叶结点中存储数据,但是 B+ 树的所有数据其实都存储在叶子节点中,当一个表底层的数据结构是 B 树时,假设我们需要访问所有『大于 4,并且小于 9 的数据』:

如果不考虑任何优化,在上面的简单 B 树中我们需要进行 4 次磁盘的随机 I/O 才能找到所有满足条件的数据行:

  1. 加载根节点所在的页,发现根节点的第一个元素是 6,大于 4;

  2. 通过根节点的指针加载左子节点所在的页,遍历页面中的数据,找到 5;

  3. 重新加载根节点所在的页,发现根节点不包含第二个元素;

  4. 通过根节点的指针加载右子节点所在的页,遍历页面中的数据,找到 7 和 8;

当然我们可以通过各种方式来对上述的过程进行优化,不过 B 树能做的优化 B+ 树基本都可以,所以我们不需要考虑优化 B 树而带来的收益,直接来看看什么样的优化 B+ 树可以做,而 B 树不行。

由于所有的节点都可能包含目标数据,我们总是要从根节点向下遍历子树查找满足条件的数据行,这个特点带来了大量的随机 I/O,也是 B 树最大的性能问题。

B+ 树中就不存在这个问题了,因为所有的数据行都存储在叶节点中,而这些叶节点可以通过『指针』依次按顺序连接,当我们在如下所示的 B+ 树遍历数据时可以直接在多个子节点之间进行跳转,这样能够节省大量的磁盘 I/O 时间,也不需要在不同层级的节点之间对数据进行拼接和排序;通过一个 B+ 树最左侧的叶子节点,我们可以像链表一样遍历整个树中的全部数据,我们也可以引入双向链表保证倒序遍历时的性能。

有些读者可能会认为使用 B+ 树这种数据结构会增加树的高度从而增加整体的耗时,然而高度为 3 的 B+ 树就能够存储千万级别的数据,实践中 B+ 树的高度最多也就 4 或者 5,所以这并不是影响性能的根本问题。

2. 总结

任何不考虑应用场景的设计都不是最好的设计,当我们明确的定义了使用 MySQL 时的常见查询需求并理解场景之后,再对不同的数据结构进行选择就成了理所当然的事情,当然 B+ 树可能无法对所有 OLTP 场景下的查询都有着较好的性能,但是它能够解决大多数的问题。

我们在这里重新回顾一下 MySQL 默认的存储引擎选择 B+ 树而不是哈希或者 B 树的原因:

  • 哈希虽然能够提供 O(1) 的单数据行操作性能,但是对于范围查询和排序却无法很好地支持,最终导致全表扫描;

  • B 树能够在非叶节点中存储数据,但是这也导致在查询连续数据时可能会带来更多的随机 I/O,而 B+ 树的所有叶节点可以通过指针相互连接,能够减少顺序遍历时产生的额外随机 I/O;

如果想要追求各方面的极致性能也不是没有可能,只是会带来更高的复杂度,我们可以为一张表同时建 B+ 树和哈希构成的存储结构,这样不同类型的查询就可以选择相对更快的数据结构,但是会导致更新和删除时需要操作多份数据。

从今天的角度来看,B+ 树可能不是 InnoDB 的最优选择,但是它一定是能够满足当时设计场景的需要,从 B+ 树作为数据库底层的存储结构到今天已经过了几十年的时间,我们不得不说优秀的工程设计确实有足够的生命力。而我们作为工程师,在选择数据库时也应该非常清楚地知道不同数据库适合的场景,因为软件工程中没有银弹。

到最后,我们还是来看一些比较开放的相关问题,有兴趣的读者可以仔细思考一下下面的问题:

  • 常用于分析的 OLAP 数据库一般会使用什么样的数据结构存储数据?为什么?

  • Redis 是如何对数据进行持久化存储的?常见的数据结构都有什么?

如果对文章中的内容有疑问或者想要了解更多软件工程上一些设计决策背后的原因,可以在博客下面留言,作者会及时回复本文相关的疑问并选择其中合适的主题作为后续的内容。

3. Reference

我们在使用 SQL 语句创建表时就可以为当前表指定使用的存储引擎,你能在 MySQL 的文档 中找到它支持的全部存储引擎,例如:MyISAM、CSV、MEMORY 等,然而默认情况下,使用如下所示的 SQL 语句来创建表就会得到 InnoDB 存储引擎支撑的表:

想要详细了解 MySQL 默认存储引擎的读者,可以通过之前的文章 了解包括 InnoDB 存储方式、索引和锁等内容,我们在这里主要不会介绍 InnoDB 相关的过多内容。

2021-03-04-hWzs7U
2021-03-04-QS0vG3
2021-03-04-5VmpzD
2021-03-04-r2ko4i
2021-03-04-3fufC7
2021-03-04-dJz6d8

Alternative Storage Engines
『浅入浅出』MySQL 和 InnoDB
B+ tree · Wikipedia
What is the difference between Mysql InnoDB B+ tree index and hash index? Why does MongoDB use B-tree?
B+Trees and why I love them, part I
What are the main differences between INNODB and MYISAM
B+ Tree File Organization
Database Index: A Re-visit to B+ Tree
Fundamentals of database systems
为什么 MySQL 使用 B+ 树